基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法

对于决策表中存在对象动态变化的现象,当利用静态的属性约简算法处理这类决策表时算法效率并不理想,为了有效提高增量属性约简算法的效率,对决策表进行了简化,并证明了基于简化区分矩阵的属性约简与基于区分矩阵的属性约简是一致的,在利用原的属性约简的基础上,提出了一种基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法,通过实例分析说明算法的有效性和可行性。     

一种新的不一致决策表的属性约简算法

在基于正域的不一致决策表属性约简算法中,计算正域的算法效率是关键,直接影响到属性约简算法的时间复杂度。针对这一问题,新算法改进了区分矩阵的构造过程,提出了一种有效的在二进制区分矩阵上计算负域的方法,将约简的关键转换为对负域的计算,以属性频率为启发式信息指导属性约简过程。该算法也适用于一致决策表的属性约简。最后,通过实例证明了算法的有效性。     

基于差别矩阵的不一致决策表规则获取算法

针对传统基于差别矩阵的不一致决策表规则获取算法效率不理想的情况,提出了一种快速的基于差别矩阵的规则获取算法.算法首先引入简化决策表思想,删除决策表中可能存在的许多重复对象;然后基于简化决策表构造不同决策类之间的子差别矩阵,以有效地解决对象分布的非平衡性问题和缩小算法的求解空间;且采用启发式向后贪心搜索策略求解相对最小属性约简;并根据规则可信度获取有效的决策规则,可信度可动态设置,使算法具有较好的适应性.最后通过算例分析和实验比较验证了算法能获取有效的决策规则.     

差别矩阵浓缩及其属性约简求解方法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一，已出现大量的属性约简算法，其中基于差别矩阵的属性约简算法是高效属性约简算法之一，但这些算法主要针对一致决策表，而对于不一致决策表，某些情况下不能得到属性约简。为此，本文提出改进的差别矩阵及其属性约简求解方法，统一考虑决策表一致和不一致情况两种情况下的属性约简，有效改进经典的基于差别矩阵求解属性约简的不足。同时，为适应大数据集属性约简需要，提出一种新的差别矩阵浓缩策略，以此提高属性约简的效率。     

基于粗糙集的变电站故障诊断规则提取方法研究

运用粗糙集理论研究了变电站故障诊断规则提取,提出了基于属性重要度和分辨矩阵的诊断规则提取算法.通过改进基于属性重要度的粗糙集属性约简算法,得到决策表的一个最小约简,然后将分辨矩阵引入值约筒中得到决策规则.采用该算法对变电站故障决策表进行属性约简和值约简,抽取出变电站故障诊断的精确规则库进行故障诊断.实验结果表明了该方法的有效性.     

一种新的不一致决策表属性约简算法

针对目前求核方法存在的问题,提出一种基于分布函数的用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵。改进的二进制可辨矩阵不仅规模小,而且适用于任何决策表求核。在获取核属性的基础上,提出一种新的不一致决策表的属性约简算法,只要在用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵中简单增加相应的行,就可以利用逻辑运算来获取属性约简。并将吸收律应用于属性约简,较大提高了属性约简的效率。     

粗糙集的划分贴近度及基于划分贴近度的属性约简算法

Rough集理论是近年来发展起来的一种处理不确定、不精确、不完整数据的数学工具.属性约简是粗糙集的核心内容之一.本文提出了一个新的不确定性度量一划分贴近度,并基于划分贴近度分别提出了对一般信息系统和决策信息系统进行属性约简的算法,对决策信息系统进行约简的算法不仅可以对一致决策表进行约简,还可以对不一致决策表进行有效的约简.     

基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法

决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。     

基于幂图的属性约简

针对粗糙集理论中基于差别矩阵的属性约简方法存在的不足,提出一种基于幂图的属性约简算法.首先通过修改样本决策属性值将不相容决策表转化为简化的相容决策表;然后将样本对概念与幂图概念相结合,将基于修正差别矩阵的不相容决策表的属性约简转化为幂图的搜索问题;最后通过实例和实验验证了所提出算法的有效性.     

不一致决策表信息熵约简与代数约简的核计算与转化

对不一致决策表,信息熵约简与代数约简有时会得到不同的属性约简和核属性,当前的方法多为先将不一致决策表转化为一致决策表,再对后者寻求高效算法.本文基于等价差别矩阵具有相同的核属性和属性约简的思想,提出一种以条件属性等价类构造简化的代数约简差别矩阵,从差别矩阵内部进行比较与分析,发现只须将信息熵约简差别矩阵中由同时为矛盾对象所产生的可辩识属性集剔除,即可转化为简化的代数约简差别矩阵,从而得到将信息熵约简核属性转化为代数约简核属性的新方法,理论分析与数值算例都验证了其正确性.     

基于粗糙集信息等价矩阵的关联规则挖掘

利用粗糙集理论,从矩阵分析的角度来挖掘决策表蕴含的信息,引入粗糙集信息等价关系的同构映射——等价矩阵,等价矩阵可看作是等价关系在信息表内的知识表达。给出了等价矩阵的求取算法以及等价矩阵意义下的属性重要度和核的概念。设计了基于等价矩阵的决策信息表的最小属性约简算法。从等价矩阵本身相关操作运算来挖掘客观知识之间的关联模式,提出了基于信息等价矩阵的关联规则提取的算法。实例证明提出的算法有效,为进一步研究决策信息系统的规则提取和决策算法提供了可行的计算方法。     

一种基于粗集理论的增量式属性约简算法

增量式学习中,当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的约简属性,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算,但这种方法显然效率很低且不必要.在粗集理论的基础上,给出相对区分矩阵和绝对区分矩阵的定义,提出一种新的增量式属性约简算法.通过实例得知:由该算法得到的属性约简与传统算法得到的属性约简结果相同,但该算法不仅降低了时间复杂度而且其分类质量一般要优于原来的分类质量,所以该属性约简具有一定的实用价值.     

基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断,提出了故障决策表图的新概念,得到一种基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法,并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念.利用故障决策表图及其邻接矩阵,得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法,并将规则分级应用于故障规则提取.利用所提出的方法对具体实例进行处理,仿真结果表明,该方法能有效地减少时间和空间复杂度,可根据设定的阈值提取诊断规则.     

带权决策表的属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时，若把表中出现相同决策规则的次数作为权，可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明，从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现，通过将决策表转化为带权决策表后，再利用算法1进行约简时，其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法，在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。     

基于水平划分决策表的核属性求解算法

核属性求解是粗糙集理论的主要研究内容之一。针对现有差别矩阵求核算法的不足,给出决策差别矩阵定义和水平划分决策表方法。提出在子决策表上创建子决策差别矩阵,进行核属性求解的方法;并证明了由该方法获得核与正区域核是等价的,同时设计相应的串行和并行求核算法。实例分析和实验比较表明所提出的求核算法是正确的、高效的。     

基于属性分辨度的最大相容块规则提取算法

提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法, 它是一种例化方向的方法. 首先从空集开始, 逐步 选择当前最重要的条件属性对对象集分类, 从广义决策值唯一的相容块提取确定规则, 从其他的相容块提取不确定 规则; 然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性; 最后通过规则约简过程来简化所获得的规则, 增强规 则的泛化能力. 实验结果表明, 所提出的算法效率更高, 并且所获得的规则简洁有效.

     

基于可辨识布尔矩阵的协调决策表的属性约简

将条件属性分成核心属性、相对必要属性和绝对不必要属性,给出协调决策表的快速属性约简算法。提出协调决策表的可辨识布尔矩阵和布尔矩阵的初等行变换的概念,建立属性约简的数学模型。用布尔矩阵的初等行变换把可辨识布尔矩阵化为最简矩阵,给出通过可辨识布尔矩阵和最简矩阵判定3种条件属性的3个充分必要条件以及一种新的属性约简算法。     

决策表化简及其属性约简方法

给出一种求不一致决策表的核和所有属性约简的新方法,首先利用U/C对决策表进行化简,然后在简化的决策表上定义新的差别矩阵,最后利用差别函数求出所有属性约简.该方法可有效降低生成差别矩阵时所需的存储空间和时间,理论分析和例子表明,该属性约简方法在效率上比现有的基于差别矩阵和差别函数的方法有显著提高.     

一种基于改进粗糙集模型的归纳学习方法

对传统的粗糙集理论进行了扩展,提出了一种改进的粗糙集归纳学习方法。一方面,针对连续属性离散化,利用模糊集理论对连续属性进行模糊化,再根据模糊贴近度构造模糊相似矩阵,并用k-w方法粗略评估各连续属性的重要度,建立基于模糊相似关系的划分,最终生成相容的决策表。另一方面,针对解决最优属性的选择问题,提出一种加权求和的属性重要度定义。基于以上模型开发了一个原型系统,并以一个工程实例验证了此方法的有效性。